Beschleunigen Sie das Risikomanagement an den Kapitalmärkten mithilfe der Quantenrisikoanalyse (Karthikeyan Rengasamy)

Volatilität an den Aktienmärkten ist häufig mit Anlagerisiken verbunden. Wenn das Risiko jedoch effektiv gemanagt wird, können auch solide Renditen für Anleger erzielt werden. Die Anlageverwalter und Anleger erkennen an, dass sie andere Faktoren berücksichtigen müssen
die erwartete Rendite für eine bessere Vorhersage und Entscheidungsfindung. Der Entscheidungsprozess ist voller Unsicherheit, mit zahlreichen Möglichkeiten und Wahrscheinlichkeiten, die ein breites Spektrum an Chancen und Risiken beinhalten. Es gibt eine Möglichkeit, Investitionen zu unterstützen
unterstützt Manager und Investoren bei der Entscheidungsfindung durch eine realistische Einschätzung der damit verbundenen Risiken. Die Monte-Carlo-Methode, auch Monte-Carlo-Simulation genannt, ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung in unsicheren Situationen, indem sie uns die Durchsicht ermöglicht
alle Ergebnisse unserer Wahl und die Bewertung des damit verbundenen Risikos. Es wäre ratsam, die Monte-Carlo-Simulation immer dann in Betracht zu ziehen, wenn erhebliche Unsicherheiten bestehen. Andernfalls können die Vorhersagen erheblich abweichen und die Entscheidungen negativ beeinflussen.
Normalerweise versucht diese Methode, eine Stichprobe anhand der Wahrscheinlichkeitsverteilung zu erstellen, die die möglichen Ergebnisse eines Ereignisses veranschaulicht. Durch Monte-Carlo-Simulation erstellte unabhängige Stichproben sind möglicherweise nicht für alle Probleme geeignet. Auch die rechnerische
Die Anforderungen der Monte-Carlo-Simulation sind das überzeugendste Argument dagegen. Viele Anwendungsfälle auf dem Kapitalmarkt, die derzeit mithilfe der Monte-Carlo-Simulation gelöst werden, wie z. B. Risikoanalyse und Optionspreisgestaltung, können möglicherweise schneller gelöst werden
von Quantenalgorithmen.

Monte-Carlo-Simulation und Quantenalgorithmus für das Risikomanagement

Die Monte-Carlo-Methode wird verwendet, um den Wahrscheinlichkeitsraum eines einzelnen Ereignisses oder einer Folge zusammengehöriger Ereignisse zu untersuchen. Auf den Kapitalmärkten werden der Value at Risk (VaR – Beziffert das Ausmaß potenzieller finanzieller Verluste über einen bestimmten Zeitraum) und der bedingte Wert verwendet
at Risk (CVaR – Quantifiziert die erwarteten Verluste, die über den VaR-Breakpoint hinaus auftreten) eines Portfolios kann mithilfe der Monte-Carlo-Simulation ermittelt werden. Dies hilft bei der Vorhersage des Worst-Case-Szenarios zur Risikoberechnung bei einem gegebenen Konfidenzintervall
Zeithorizont. Allerdings kann die Ausführung dieser Modelle mit großen Datenmengen in verschiedenen Dimensionen rechenintensiv sein. Außerdem übersteigt es möglicherweise die Fähigkeiten heutiger klassischer Computer. Hier werden wir darüber sprechen, wie ein Quantenalgorithmus auf a
Ein Quantencomputer kann das Aktienportfoliorisiko, das Kreditrisiko und das Währungsrisiko effektiver verwalten als die Monte-Carlo-Simulation auf einem klassischen Computer.

Risikomanagement für Aktienportfolios

Gemäß der Definition der Kennzahlen „Value at Risk“ und „Conditional Value at Risk“ kann es von Interesse sein, die Wahrscheinlichkeit eines künftigen Verlusts des gegebenen Portfolios abzuschätzen, der einen vorgegebenen Wert übersteigt. Dies erfordert die Analyse aller möglichen
Asset-Paarungen, die ausfallen könnten, oder eine große Anzahl konventioneller Stichproben in einer Monte-Carlo-Simulation, deren Ausführung eine hohe Rechenleistung erfordert. Dies könnte im Quantencomputer durch darauf basierende Algorithmen erheblich beschleunigt werden
Quantenamplitudenschätzung. Die Amplitudenschätzung ist ein Quantenalgorithmus, der zur Schätzung eines unbekannten Parameters verwendet wird und im Vergleich zum klassischen Monte-Carlo-Algorithmus schneller ablaufen kann. Die Kraft eines Quantums
Computer wächst exponentiell proportional zur Anzahl
Qubits miteinander verbunden. Dies ist einer der Gründe, warum Quantencomputer bei der Risikoanalyse mit großen Datenmengen möglicherweise klassische Computer übertreffen könnten.

Kreditrisikomanagement

Für Finanzinstitute ist es von entscheidender Bedeutung, das Kreditrisiko ihrer Kreditnehmer einzuschätzen, um den Ökonomischen Kapitalbedarf (ECR) zu erfüllen. Finanzinstitute, die auf die Kreditvergabe spezialisiert sind und in diesem Zusammenhang als Kreditgeber bezeichnet werden, bewerten die
Risiko eines Kredits vor der Genehmigung. Kreditgeber bewerten das Risiko, indem sie feststellen, ob es wahrscheinlich ist, dass der Kreditnehmer seine Zahlungen versäumt. Kreditgeber bewerten die aktuelle Finanzlage, die Finanzhistorie, die Sicherheiten und andere Kriterien eines Kreditnehmers, um festzustellen, wie hoch das Kreditrisiko ist
Ihr Darlehen wird sein. Klassische Methoden der Risikoberechnung werden von Kreditgebern bevorzugt, die vorsichtiger und risikoscheuer sind. Allerdings sind diese klassischen Methoden starr und liefern Ergebnisse mit nur einer begrenzten Anzahl fester Parameter. Eine 360-Grad-Ansicht haben
Eine Reduzierung des Risikos des Kreditgebers auf die gesamte Kreditnehmergruppe kann neue Zielgruppen für die Kreditvergabe eröffnen und gleichzeitig die Risikoschwelle niedrig halten. Dies erfordert letztendlich eine hohe Rechenleistung, um das Kreditrisiko des Barrowers und seinen Kredit zu berechnen. Im Gegensatz zum klassischen Monte
Carlo Simulation, die Quantenamplitudenschätzung Das Modell kann den bedingten Risikowert mit minimalem zusätzlichem Aufwand und nahezu in Echtzeit schätzen. Die Erfolgswahrscheinlichkeit dieses Algorithmus kann sein
Durch mehrmaliges Wiederholen der Schätzung lässt sich der Wert schnell erhöhen, was zu einer höheren Genauigkeit führt.

Währungsrisikomanagement 

Das Risiko finanzieller Auswirkungen schwankender Wechselkurse wird als Wechselkursrisiko oder Wechselkursrisiko bezeichnet. Das Währungsrisiko betrifft auch Nichtfinanzunternehmen, die Forderungen oder Verbindlichkeiten in einer Fremdwährung haben. Der Value at Risk ist Sein
zur Berechnung der Finanzreserve und zur Sicherung ihrer Forderungen bzw. Verbindlichkeiten verwendet werden. Die Monte-Carlo-Simulation ist einfach, leicht zu implementieren und flexibel, um unterschiedliche Annahmen für die Prognose des Währungsrisikos eines Unternehmens zu treffen. Allerdings Quantencomputer
kann einige Aufgaben im Zusammenhang mit der Verwaltung von Devisenreserven effizient lösen, beispielsweise die Risikomessung mithilfe des Quantum Amplitude Estimation-Modells. Im Vergleich zu klassischen Computern sind Quantencomputer fehleranfälliger. Um dieser Schwierigkeit zu begegnen, wurde der Prozess
wird mehrere tausend Mal wiederholt und das Ergebnis wird als Durchschnitt aller Ergebnisse berechnet. Das Ausführen des Modells mit verschiedenen Zufallsvariablen kann die Genauigkeit des erwarteten Value at Risk verbessern.

Zukunft vorwärts

Traditionelle Ansätze zur Verbesserung der Monte-Carlo-Leistung basieren auf Wichtigkeitsstichproben. Allerdings bleibt das Problem im Hinblick auf die nötige Rechenleistung, um es in Echtzeit zu lösen, meist schwierig. Aus diesem Grund besteht das Potenzial des Quantenalgorithmus
Besonders überzeugend ist die Steigerung der Effizienz im Bereich der finanziellen Risikobewertung. Theoretisch können Berechnungen über Nacht auf einen kürzeren Zeitrahmen verkürzt werden, was eine Risikobewertung nahezu in Echtzeit ermöglicht. Die Finanzinstitute wären dazu in der Lage
Reagieren Sie auf sich ändernde Marktbedingungen und nutzen Sie Handelschancen schneller mit einer solchen Analyse nahezu in Echtzeit. Banken nutzen die Monte-Carlo-Simulation hauptsächlich für komplexe Modelle, die Unsicherheiten in Variablen einer Risikoanalyse berücksichtigen können.
Die oben genannten Argumente ermutigen uns, die Quantenalgorithmusmodelle zu berücksichtigen. Aufgrund der asymptotischen Tendenz des Schätzfehlers in Bezug auf die Berechnungszeit können wir nicht behaupten, dass Quantenalgorithmen den klassischen Algorithmen überlegen sind. Jedoch,
Wir gehen davon aus, dass die Quantenfehlerkorrektur, die Quantenberechnungen verwendet, um Quantenzustände vor Fehlern zu schützen, eine mögliche Lösung für das Rauschproblem darstellt und dass die Quantenamplitudenschätzung herkömmlichen Monte-Carlo-Simulationen überlegen sein wird
Überwindung dieser Fehler. Das Versprechen einer beschleunigten Quantenbeschleunigung macht es daher äußerst attraktiv, zu den ersten Anwendungen zu gehören, die einen echten, praktischen Quantenvorteil erfahren.